เว็บสล็อต , สล็อตแตกง่าย การคำนวณขั้นสูง: เทคนิคปัญญาประดิษฐ์ เช่น การเรียนรู้เชิงลึกและแมชชีนเลิร์นนิงสามารถปรับปรุงการแพทย์ได้หลายด้าน ปัญญาประดิษฐ์มีศักยภาพในการปรับปรุงการดำเนินงานที่จำเป็นหลายอย่างในด้านการแพทย์และชีวเวชศาสตร์ต่างๆ ตั้งแต่การจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกิดจากการถ่ายภาพทางการแพทย์ ไปจนถึงการทำความเข้าใจวิวัฒนาการของมะเร็งในร่างกาย
ไปจนถึงช่วยออกแบบและเพิ่มประสิทธิภาพการรักษาผู้ป่วย
ในการ ประชุม APS Marchเมื่อสัปดาห์ที่แล้วเซสชั่นโฟกัสเฉพาะจะตรวจสอบการใช้งานทางการแพทย์ล่าสุดของปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิง
การวิเคราะห์ภาพเชิงลึก
Alison Deatsch จากมหาวิทยาลัยวิสคอนซิน เมดิสัน กล่าว เปิดเซสชั่นกล่าวถึงการใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อวินิจฉัยและติดตามโรคทางสมอง “ความผิดปกติของสมองและโรคเกี่ยวกับระบบประสาทเป็นโรคที่มีค่าใช้จ่ายสูงทั้งในแง่ของความทุกข์ทรมานของมนุษย์และต้นทุนทางเศรษฐกิจ” เธออธิบาย
เหตุผลก็คืออาการเหล่านี้ส่วนใหญ่ ซึ่งรวมถึงโรคอัลไซเมอร์และพาร์กินสัน โรคออทิสติกสเปกตรัม และความผิดปกติของความรู้ความเข้าใจที่ไม่รุนแรง (MCI) เป็นต้น ขาดเครื่องมือที่เชื่อถือได้สำหรับการวินิจฉัยและติดตามการลุกลาม และด้วยเหตุนี้ จึงมักได้รับการวินิจฉัยที่ผิดพลาด และสำหรับการตรวจสอบผลกระทบทางระบบประสาทของมะเร็งหรือเคมีบำบัด ไม่มีเครื่องมือวินิจฉัยที่เป็นมาตรฐานเลย Deatsch ตั้งข้อสังเกต
การสร้างภาพประสาทโดยใช้รังสีเช่น MRI, MRI เชิงฟังก์ชัน, PET และ SPECT สามารถเติมเต็มช่องว่างนี้ได้ “อย่างไรก็ตาม เมื่อต้องวิเคราะห์ภาพเหล่านี้ พวกเขาแทบจะไม่ได้ใช้ศักยภาพอย่างเต็มที่ในคลินิก” Deatsch กล่าว “ส่วนหนึ่งเป็นเพราะเวลาที่ใช้ในการดูแลจัดการหรือหาปริมาณข้อมูลด้วยตนเอง และความไม่แน่นอนบางประการ”
เพื่อจัดการกับอุปสรรคนี้ ภาคสนามกำลังย้าย
จากการวิเคราะห์ภาพด้วยภาพไปสู่วิธีการเชิงปริมาณมากขึ้น โดยใช้ประโยชน์จากเทคนิคการคำนวณเพื่อเพิ่มผลลัพธ์ข้อมูลจากภาพทางระบบประสาท ซึ่งรวมถึงวิธีการเรียนรู้เชิงลึก เช่น Convolutional Neural Network (CNNs) ซึ่งเป็นวิธีที่แพร่หลายที่สุดในการถ่ายภาพทางการแพทย์ เช่นเดียวกับเครือข่ายประสาทเทียมแบบเกิดซ้ำ (RNNs) ที่ใช้ข้อมูลอนุกรมเวลา การเปลี่ยนแปลงนี้อาจช่วยเพิ่มความเข้าใจของเราเกี่ยวกับโรคทางระบบประสาทและส่งเสริมการตัดสินใจทางคลินิก
“การเรียนรู้เชิงลึกได้เห็นการเพิ่มขึ้นอย่างมากในการใช้งานสำหรับการสร้างภาพประสาทในช่วงห้าปีที่ผ่านมา” Deatsch กล่าวโดยนำเสนอตัวอย่างทางคลินิกล่าสุด ตัวอย่างเช่น CNNs ถูกใช้กับข้อมูล MRI เพื่อระบุโรคอัลไซเมอร์ ทำนายความก้าวหน้าของ MCI ไปสู่โรคอัลไซเมอร์ และประเมินความรุนแรงของโรคฮันติงตัน โดยมีรายงานความแม่นยำระหว่าง 70 ถึง 90% นอกจากนี้ยังใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล PET และ SPECT สำหรับการวินิจฉัยโรคอัลไซเมอร์หรือพาร์กินสันด้วยประสิทธิภาพสูงที่ใกล้เคียงกัน Deatsch ยังเน้นย้ำถึงการศึกษาหลายรูปแบบโดยใช้ CNNs เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล MRI และ PET ที่รวมกัน โดยมีความแม่นยำมากกว่า 80%
ทีมมหาวิทยาลัยวิสคอนซิน
ทีมการเรียนรู้เชิงลึก: Alison Deatsch (แถวหน้า ที่สามจากซ้าย) และเพื่อนร่วมงานที่มหาวิทยาลัยวิสคอนซิน เมดิสัน (มารยาท: อลิสันรอธ)
แต่ถึงแม้จะประสบความสำเร็จจนถึงปัจจุบัน ความท้าทายยังคงมีอยู่ ซึ่ง Deatsch และเพื่อนร่วมงานหวังว่าจะได้กล่าวถึงในโครงการล่าสุด พวกเขาพัฒนารูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกแบบใหม่ที่สามารถแยกแยะการสแกนสมองของผู้ป่วยอัลไซเมอร์จากกลุ่มควบคุมปกติ และศึกษาว่าปัจจัยต่างๆ ส่งผลต่อประสิทธิภาพของแบบจำลองอย่างไร
ทีมงานได้ฝึกอบรม CNN แบบมีหรือไม่มี RNN
แบบเรียงต่อกัน เพื่อวิเคราะห์การสแกน MRI แบบ F-FDG-PET และ T1 ที่ถ่วงน้ำหนัก T1 จำนวน 18 รายการ ซีเอ็นเอ็นเรียนรู้คุณลักษณะเชิงพื้นที่และแสดงผลการพยากรณ์โรคปกติหรือโรคอัลไซเมอร์ สำหรับผู้ป่วยที่มีการสแกนตั้งแต่สองครั้งขึ้นไป RNN จะเรียนรู้คุณลักษณะชั่วคราวและแสดงผลการจำแนกประเภทสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย หลังจากฝึกโมเดลด้วยการสแกนด้วย PET และ MRI หลายร้อยครั้ง มันได้พื้นที่สูงสุดภายใต้เส้นโค้ง ROC (AUC) ที่ 0.93 และความแม่นยำ 81%
ต่อไป นักวิจัยตรวจสอบว่ารูปแบบการถ่ายภาพมีอิทธิพลต่อประสิทธิภาพของแบบจำลองหรือไม่ พวกเขาเห็นประสิทธิภาพที่ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัดโดยใช้ข้อมูล PET ในแบบจำลองทั้งสองประเภท (ทั้งที่มีและไม่มี RNN) อาจเป็นเพราะความแตกต่างระหว่างภาพ MR ที่มากขึ้น พวกเขายังประเมินด้วยว่าการเพิ่มข้อมูลตามยาวมีผลกระทบหรือไม่ และพบว่าการรวมข้อมูลเหล่านี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการสแกน PET อย่างมีนัยสำคัญ แต่ไม่ใช่สำหรับ MRI
เพื่อตรวจสอบความถูกต้องทั่วไปของ CNN พวกเขาทดสอบกับชุดข้อมูลภายนอก ซึ่งทำงานได้ดีพอๆ กันกับข้อมูลที่มองไม่เห็นใหม่ ในที่สุด พวกเขาตรวจสอบความสามารถในการตีความของแบบจำลองโดยสร้างแผนที่ความหนาแน่นเพื่อความสนใจซึ่งแสดงบริเวณสมองที่รับผิดชอบต่อการตัดสินใจของแบบจำลอง พวกเขาทราบว่าแผนที่ดังกล่าวเป็นขั้นตอนในการระบุไบโอมาร์คเกอร์การถ่ายภาพเชิงปริมาณสำหรับโรคอัลไซเมอร์
“มีสัญญามากมายสำหรับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งด้วยการสร้างภาพระบบประสาทสำหรับโรคทางระบบประสาท” Deatsch กล่าวสรุป “ยังคงมีข้อจำกัดอยู่เล็กน้อย แต่ฉันหวังว่าฉันได้แสดงศักยภาพที่สำคัญที่มีอยู่ในสาขานี้ และการศึกษาในอนาคตจำนวนมากจะดำเนินต่อไป”
การตรวจความปลอดภัยด้วยรังสีรักษา
ปัญญาประดิษฐ์สามารถมีบทบาทมากมายในการถ่ายภาพทางการแพทย์ ไม่เพียงแต่สำหรับการวินิจฉัยเท่านั้น แต่ยังรวมถึงงานต่างๆ เช่น การลงทะเบียนภาพและการแบ่งส่วน เพื่อช่วยในการวางแผนการรักษาด้วยรังสีบำบัด เป็นต้น สิ่งนี้นำไปสู่การรวมเอาวิธีการที่ใช้การเรียนรู้ด้วยเครื่องเข้ากับการใช้งานอื่น ๆ เช่นการรับรองความปลอดภัยของการรักษาด้วยรังสี เว็บสล็อต , สล็อตแตกง่าย
